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Für Unternehmen Auf einen Blick
- Aufgaben: Schreibe deine Masterarbeit über Multi Agent System Reinforcement Learning und trage zur Forschung bei.
- Arbeitgeber: Fraunhofer Institut für Kognitive Systeme – führend in innovativer Forschung.
- Mitarbeitervorteile: Flexible Arbeitszeiten, gute Atmosphäre und Unterstützung durch erfahrene Betreuer.
- Warum dieser Job: Sei Teil eines dynamischen Teams und arbeite an zukunftsweisenden Technologien.
- Gewünschte Qualifikationen: Erfahrung mit Python ML, Reinforcement Learning und Multi Agent Systemen.
- Andere Informationen: Praktische Ansätze für dein Studium und hervorragende Karrieremöglichkeiten.
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 1300 - 1600 € pro Monat.
Safe Intelligence — dies bildet die Kernmarke des Fraunhofer-Instituts für Kognitive Systeme IKS. Verbundene kognitive Systeme treiben Innovationen in vielen Sektoren voran, einschließlich Mobilität, Gesundheitswesen und Automatisierung in der Industrie. Disruptive Technologien wie künstliche Intelligenz und Quantencomputing spielen hierbei eine Schlüsselrolle. Das Fraunhofer IKS führt Forschung durch, um sicherzustellen, dass diese Anwendungen zuverlässig und nachweislich sicher sind. Wir betrachten Resilienz und Intelligenz als Teil desselben Prozesses.
Wir laden motivierte Master-Studierende ein, zu unserer Spitzenforschung beizutragen, indem sie ihre Thesis unter unserer Aufsicht schreiben. Dieses Projekt baut auf unserer bisherigen Arbeit im Bereich Multi Agent Reinforcement Learning (MARL) für reale Anwendungsfälle von flugzeugbasierten Ad-hoc-Netzwerken auf und zielt darauf ab, die Lösung durch die Integration modernster MARL-Methoden mit einem starken Fokus auf Skalierbarkeit und Zuverlässigkeit weiterzuentwickeln.
Was Sie beitragen:
- Erfahrung mit dem Python ML-Stack, z.B. TensorFlow, Stable-Baselines3
- Starker Hintergrund im Bereich Reinforcement Learning
- Vertrautheit mit Multi Agent Systemen und/oder Spieltheorie
- Vertrautheit mit der Arbeit mit Linux OS und Git
- Einschreibung an einer deutschen Universität, vorzugsweise in München oder Umgebung
- Besonders geeignet für Studierende der Informatik, Robotik, Kognition, Intelligenz, Datenengineering usw.
Was wir bieten:
- Angenehme Betreuer, gute Atmosphäre
- Flexibler Arbeitsstil, einschließlich eines Arbeitsplatzes in unserem neuen Institutsgebäude in Garching
- Teilnahme an einem dynamischen Team mit innovativen Aufgabenbereichen
- Praktischer Ansatz für Ihr Studium.
Zusätzliche Fragen werden gerne von PD Dr. habil. Jeanette Miriam Lorenz beantwortet, Tel.:
Master Thesis in Multi Agent System Reinforcement Learning Arbeitgeber: Tum International Gmbh
Kontaktperson:
Tum International Gmbh HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: Master Thesis in Multi Agent System Reinforcement Learning
✨Tipp Nummer 1
Sei proaktiv! Nutze Networking-Events oder Online-Plattformen, um mit Leuten aus der Branche in Kontakt zu treten. Oft sind es persönliche Empfehlungen, die den Unterschied machen.
✨Tipp Nummer 2
Bereite dich gut auf Vorstellungsgespräche vor! Informiere dich über das Unternehmen und deren Projekte, besonders über die Themen, die dich interessieren, wie Multi Agent Reinforcement Learning. Zeige, dass du wirklich motiviert bist!
✨Tipp Nummer 3
Zeige deine Leidenschaft für das Thema! Wenn du über deine Erfahrungen mit Python und Reinforcement Learning sprichst, bringe konkrete Beispiele mit ein, die deine Fähigkeiten unter Beweis stellen.
✨Tipp Nummer 4
Bewirb dich direkt über unsere Website! Das zeigt dein Interesse und gibt uns die Möglichkeit, dich besser kennenzulernen. Lass uns gemeinsam an innovativen Lösungen arbeiten!
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Master Thesis in Multi Agent System Reinforcement Learning
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Sei authentisch!: Zeig uns, wer du wirklich bist! Deine Persönlichkeit und Leidenschaft für das Thema sind genauso wichtig wie deine Qualifikationen. Lass uns wissen, warum du dich für das Thema Multi Agent System Reinforcement Learning interessierst.
Betone deine Erfahrungen: Hebe deine Erfahrungen mit Python und dem ML-Stack hervor. Wenn du bereits mit TensorFlow oder Stable-Baselines3 gearbeitet hast, erzähl uns davon! Das zeigt uns, dass du die nötigen Skills mitbringst.
Mach es übersichtlich: Achte darauf, dass deine Bewerbung klar und strukturiert ist. Verwende Absätze und Aufzählungen, um wichtige Informationen hervorzuheben. So können wir schnell erkennen, was du zu bieten hast!
Bewirb dich über unsere Website: Wir empfehlen dir, deine Bewerbung direkt über unsere Website einzureichen. So stellst du sicher, dass alles an die richtige Stelle gelangt und wir deine Unterlagen schnell bearbeiten können.
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei Tum International Gmbh vorbereitest
✨Verstehe die Grundlagen von MARL
Mach dich mit den Grundlagen des Multi Agent Reinforcement Learning vertraut. Lies die relevanten Papers, insbesondere die von Fraunhofer IKS, und sei bereit, darüber zu sprechen. Zeige, dass du die Konzepte nicht nur verstehst, sondern auch anwenden kannst.
✨Praktische Erfahrungen hervorheben
Bereite konkrete Beispiele aus deinen bisherigen Projekten oder Studien vor, in denen du Python, TensorFlow oder andere relevante Tools verwendet hast. Zeige, wie du diese Technologien eingesetzt hast, um Probleme zu lösen oder innovative Ansätze zu entwickeln.
✨Fragen vorbereiten
Überlege dir im Voraus einige Fragen, die du dem Interviewer stellen möchtest. Das zeigt dein Interesse an der Position und am Unternehmen. Frage nach den aktuellen Projekten im Bereich MARL oder wie das Team zusammenarbeitet, um innovative Lösungen zu entwickeln.
✨Sei du selbst
Versuche, authentisch zu sein und deine Leidenschaft für das Thema zu zeigen. Die Interviewer suchen nach motivierten und engagierten Kandidaten. Lass sie wissen, warum du dich für diese Masterarbeit interessierst und was du zur Forschung beitragen kannst.